Springer doc Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)

okumak Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)
ZIP 7.8 Mb
RAR 6.5 Mb
EXE 5.8 Mb
APK 9.9 Mb
IOS 9.6 Mb
Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14)

DOC - ihtiyaçlarına göre Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitap hazırlamak isteyen Springer yazarlar için. İhtiyaç duydukları formata dönüştürün veya Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitabını bir matbaada yazdırın, ancak önce kağıt maliyetlerini en aza indirmek için yazı tipini azaltın.
-
En zor seçenek, Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitabınızın resimlerle dolu olması ve bu olmadan metnin tüm anlamını yitirmesidir. Görüntülü elektronik kitapların hemen hemen tüm biçimleri insanlık dışı muamele görür, onları artık bir şeyi ayırt etmenin mümkün olmadığı boyutlara indirir, dönüştürücü gerekli gördüğünde metindeki yerlerini değiştirir, vb. Resimler içeren bir e-kitabı Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) yayınlamanın tek yolu (ve hem illüstrasyonlar hem de resimler, çizimler, grafikler vb. olabilir) onu PDF'ye dönüştürmektir. Ama ... Bu formatın dezavantajları yukarıda zaten belirtilmiştir.
-
Alternatif olarak, her biri kendi ekran boyutuna göre düzenlenmiş birkaç PDF dosyası hazırlayabilirsiniz. Bu arada, 9 inç e-okuyucular, A4 formatında düzenlenmiş PDF'yi mükemmel bir şekilde görüntüler.

İşte harika bir örnek: Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) - Springer

A4 formatı ve A6 formatı için PDF.
-
DOC ve RTF - İki tür dosya da bilgisayarlardan e-okuyuculara taşındı. Hemen hemen tüm cihazlar bunları destekler, ancak pratikte bu biçimlerde Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitap okumak oldukça zordur. DOC ve RTF, metni bir okuyucunun küçük ekranından ziyade bir monitörde görüntülemek üzere tasarlandığından, içindeki biçimlendirme bazen garip ve okunamaz. İki kısa kelime tüm satıra yayılabilir, paragraflar uçup gidebilir, metni büyük bir sayfaya boşaltabilir. Genel olarak, onlarla uğraşmamalısınız. Ve bir şekilde bu biçimlerden birinde bir Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) kitabınız varsa - onu daha okunabilir bir şeye dönüştürün. İnternette FB2 veya EPUB'a çeviren çok sayıda ücretsiz dönüştürücü var.

Biçim seçin
pdf kindle epub
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
28 Ekim 2011 18,9 x 0,5 x 24,6 cm 18,9 x 0,4 x 24,6 cm 30 Ekim 2011 Kolektif Mdpi AG 15 x 0,5 x 22 cm 18,9 x 0,6 x 24,6 cm 3 Ocak 2017 ROBERT H BORK 29 Ekim 2011 WADE H MCCREE 18,9 x 0,3 x 24,6 cm ERWIN N GRISWOLD 1 Ocak 2017 Additional Contributors 18,9 x 0,2 x 24,6 cm 28 Şubat 2018
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Springer
isbn 10 3030589889
isbn 13 978-3030589882
Yayımcı Springer
Boyutlar ve boyutlar 15.6 x 1.27 x 23.39 cm
Tarafından yayınlandı Proceedings of ELM2019 (Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization (14), Band 14) 12 Eylül 2020

This book contains some selected papers from the International Conference on Extreme Learning Machine 2019, which was held in Yangzhou, China, December 14–16, 2019. Extreme Learning Machines (ELMs) aim to enable pervasive learning and pervasive intelligence. As advocated by ELM theories, it is exciting to see the convergence of machine learning and biological learning from the long-term point of view. ELM may be one of the fundamental ‘learning particles’ filling the gaps between machine learning and biological learning (of which activation functions are even unknown). ELM represents a suite of (machine and biological) learning techniques in which hidden neurons need not be tuned: inherited from their ancestors or randomly generated. ELM learning theories show that effective learning algorithms can be derived based on randomly generated hidden neurons (biological neurons, artificial neurons, wavelets, Fourier series, etc) as long as they are nonlinear piecewise continuous, independent of training data and application environments. Increasingly, evidence from neuroscience suggests that similar principles apply in biological learning systems. ELM theories and algorithms argue that “random hidden neurons” capture an essential aspect of biological learning mechanisms as well as the intuitive sense that the efficiency of biological learning need not rely on computing power of neurons. ELM theories thus hint at possible reasons why the brain is more intelligent and effective than current computers. The main theme of ELM2019 is Hierarchical ELM, AI for IoT, Synergy of Machine Learning and Biological Learning. This conference provides a forum for academics, researchers and engineers to share and exchange R&D experience on both theoretical studies and practical applications of the ELM technique and brain learning. This book covers theories, algorithms and applications of ELM. It gives readers a glance of the most recent advances of ELM.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XLV: Special Issue on Data Management and Knowledge Extraction in Digital Ecosystems ... Notes in Computer Science, 12390, Band 12390)

okumak kayıt olmadan
Structures Mères: Semantics, Mathematics, and Cognitive Science (Studies in Applied Philosophy, Epistemology and Rational Ethics, 57, Band 57)

okumak kayıt olmadan
Regional Helix Ecosystems and Sustainable Growth: The Interaction of Innovation, Entrepreneurship and Technology Transfer (Studies on Entrepreneurship, Structural Change and Industrial Dynamics)

okumak kayıt olmadan
Explaining Social Processes: Perspectives from Current Social Theory and Historical Sociology

okumak kayıt olmadan
Intelligent Manufacturing (Materials Forming, Machining and Tribology)

okumak kayıt olmadan
Downey, R: Hierarchy of Turing Degrees (Annals of Mathematics Studies)

okumak kayıt olmadan